ML: 1.지도학습, 비지도학습, 강화학습

오늘 공부할 내용은 Machine Learning의 Types에 대해 알아보겠습니다.

 

1. Types of ML

크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)으로 나뉩니다.

 

Supervised Learning에 대해 알아보겠습니다.

지도학습의 경우는 Classification과 Regression으로 나뉩니다.

 

Classification(분류)에 대해서 살펴보겠습니다.

  - Binary classification

  - Multi - Label classification

Classification	Target
Binary classification	Binary
Multi - Label classification	Integer

 

Regressios(회귀)에 대해서 살펴 보겠습니다.

Regression	Target
Regression	Real

 

다음과 같이 생각 할 수 있습니다.

 

Binary Classification

Input	Target
10	P
9	F
3	P
2	F

Target : P or F 

 

Multi Label Classification

Input	Target
10	A
9	B
3	D
2	F

Target : A, B, C, D, F

 

Regression Classification

Input(X = hour)	Target(Score)
10	90
9	80
3	50
2	30

Target = Real

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Unsupervised Learning에 대해 알아보겠습니다.

비도학습의 경우는 Feature learning과 Generative modeling가 있다.

 

지도학습에 대해서 먼저공부하는 이유는 우리가 알고있는 인공지능의 대부분이 지도학습을 통해서 만들어 졌기 때문입니다.

지도학습에 대해서 공부가 끝나고, 비지도학습과, 강화학습에 대해서 좀더 알아보겠습니다. 

 

학습은 어떻게 이루어지나?

앞에서 Supervised Learning에 대해서 알아보았습니다. 그러면 학습은 어떻게 이루어지는걸까요?

다음 공부에는 학습의 순서에 대해서 알아보겠습니다.